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为了减小单粒子效应对低电压差分信号(Low Voltage Differential Signal, LVDS)驱动器电路的影响,对LVDS内部模块电路进行单粒子脉冲仿真,找出电路中单粒子敏感节点,并进行单粒子加固设计。该电路基于0.18μm 1P5M CMOS工艺实现,传输速率为200Mbps,版图面积为464×351μm2,在3.3V电源电压下功耗为11.5mW。辐射试验采用Ge粒子试验,在入射能量为210MeV,线性能量转移LET为37.3MeV·cm2/mg辐射情况下,该LVDS驱动器电路传输数据未发生错误。 相似文献
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针对传统波达方向(Direction of arrival, DOA)估计算法在阵列模型误差条件下估计性能下降的问题,提出了一种基于残差网络(Residual network, ResNet)的DOA估计算法。该算法根据神经网络数据驱动不依赖阵列流型的特点,从广义互相关(Generalized cross-correlation, GCC)中提取特征,将提取的特征作为神经网络深层分类器的输入,对信号分类;根据分类结果选取对应子区间数据进行训练,建立ResNet学习特征与DOA估计之间的非线性映射关系,形成一个数据驱动的稳健DOA估计系统。仿真与实验验证结果表明,该算法有效地解决了传统DOA算法在阵列模型误差条件下无法准确得到DOA结果的问题。 相似文献
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统一化的LGBP特征及稀疏表示的人脸识别算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了克服非约束性(光照、遮挡、姿势等变化)条件下会大大降低人脸识别率的缺陷,提出一种基于Gabor相位和幅值信息的统一化局部二进制模式稀疏表示人脸识别算法.首先将人脸图像经过Gabor滤波器滤波得到Gabor相位和幅值图像,然后分块提取其统一化的局部二进制直方图,最后通过稀疏表示判断测试图像所属类.利用AR数据库进行实验的结果表明,与SRC、结合LBP和SRC特征的分割识别算法相比,该算法在非约束性条件下识别率最高. 相似文献
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抑制α稳定噪声的改进常数模盲均衡算法 总被引:2,自引:0,他引:2
为了改善α稳定噪声环境中盲均衡器的性能,文章提出一种改进常数模盲均衡算法(MAEC-CMA)。对均衡器输入信号进行软限幅,并对原自适应误差受限常数模盲均衡算法(AECCMA)的误差信号进行非线性变换,有效地抑制了α稳定噪声的影响。采用2种水声信道,在高斯噪声与α稳定噪声的情况下对算法进行了计算机仿真。结果表明:在高斯噪声环境中,MAECCMA算法与AECCMA算法具有相似的性能,相对于常数模(CMA)算法和归一化最小平均绝对偏差(NLMAD)算法它具有较快的收敛速度;在α稳定噪声环境中,文中提出的MAECCMA算法性能优于其它3种算法。 相似文献
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采用多模盲均衡算法(MMA)处理高阶正交振幅调制QAM信号时,存在收敛速度慢、稳态误差大、容易陷入局部最优等问题。为此,提出一种基于混沌萤火虫优化的正交小波多模盲均衡算法(CGSO-WT-MMA)。该算法将具有良好全局搜索能力的萤火虫算法和具有较强局部搜索能力的混沌算法相结合,用以优化均衡器权向量,并引入正交小波变换降低信号自相关性,以改善收敛性能。仿真实验结果表明,与MMA算法相比,该算法均方误差降低近4 dB,收敛速度加快近5 000步,稳态性能明显提高。 相似文献
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针对前馈神经网络(FNN)盲均衡算法收敛速度慢、均方误差大的缺点,在分析FNN盲均衡算法和正交小波变换(OWT)理论的基础上,提出了基于正交小波变换的FNN盲均衡算法。该算法利用正交小波变换良好的去相关性,对FNN均衡器输入信号进行预处理后,降低了输入信号的自相关性,从而加快了收敛速度和减小了均方误差。水声信道盲均衡的仿真结果表明,该算法在收敛速度与均方误差方面的性能比FNN盲均衡算法优越。 相似文献
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基于符号峭度最大化的水声信道盲均衡算法 总被引:3,自引:0,他引:3
利用随机信号的峭度能完全抑制高斯噪声(TN)的特点,结合符号算法,推导了盲均衡器权向量更新的符号峭度最大化自适应算法(SKMAA),该算法计算量小,在收敛速度与均方误差等方面的性能均优于CMA算法,特别有利于水声信息的实时恢复。通过水声信道盲均衡的仿真实验,进一步验证了该算法的有效性。 相似文献
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针对水声通信中多途效应和环境噪声对信号准确传输的严重影响,为取得水声准确信号,提出了一种果蝇优化正交小波自适应软约束常模盲均衡算法,优化水声通信系统中均衡器的性能,确保水下信号传输质量.用正交小波变换降低了信号的自相关性,加快了自适应软约束常模盲均衡算法(SCS-CMA)的收敛速度,减小了稳态误差,并利用果蝇算法的全局快速寻优能力进一步优化了均衡器性能.水声信道仿真结果验证了新算法的良好性能,信号可在复杂水声信道中准确传输. 相似文献